生成AI/LLM の記事一覧

ビジネスを取り巻くAI・DXの現状と未来～第1回 現状と課題

生成AI/LLM技術最新トレンド｜①ストレスレベルがLLMのパフォーマンスへ影響②自己回帰の残り火（Embers of Autoregression）はより「賢い」モデルでも見られるのか③プロンプトエンジニアリングによる性能向上の可能性④自然言語のレシピに沿ってロボットが料理

生成AI/LLM技術最新トレンド｜①OpenAIが 最新モデル「OpenAI o1」および「OpenAI o1-mini」を発表②LLMに自身のハルシネーションを修正させる③戦略的CoTで推論の精度を上げる④Minecraft上でAI Agentによる社会生活シミュレーションを行うProject Sid

生成AI/LLM技術最新トレンド｜①GPT-4o mini 登場 ②スプレッドシートの構造の読み取りに特化したフレームワーク SheetCompressor ③人間がどのモデルの回答を好むかをモデルに学習させる手法 Arena Learning ④RAGの進化と Speculative RAG

生成AI/LLM技術最新トレンド｜①モデルから知識を”忘却”する技術Unlearningとその限界 ②敵対的攻撃を劇的に減少させるシンプルなアプローチ

生成AI/LLM技術最新トレンド｜①LLMが長文を理解できているかを評価するベンチマークSummary of a Haystack ②LLMのプログラミングミスを指摘するLLM－CriticGPT ③10億人のペルソナデータで作る合成データ

生成AI/LLM技術最新トレンド｜①Claude 3.5 Sonnet のリリース ②長文コンテキストに対応する言語モデルはSQLの代替となり得るか？③モデルの推論プロセスを高速化する手法 EAGLE-2

生成AI/LLM技術最新トレンド｜①47都道府県の課題を生成AIで解決するGoogle・松尾研の構想 ②NVIDIAが大規模言語モデルのトレーニング用合成データ生成パイプラインをリリース ③ハルシネーション発生率をRAGの1/10に抑えるファインチューニングベースの手法の提案

生成AI/LLM技術最新トレンド｜①LLMはLLMをトレーニングするより良い方法を発明できるか？ ②ソフトウェアエンジニアリングにAIを活用する ③複数ドキュメントからの検索に対応するためのRAG手法 MRAG

生成AI/LLM技術最新トレンド｜①Googleの AI Overview ハルシネーション防止策 ②LLMの信頼性を推定させるトレーニングフレームワーク SaySelfのご紹介 ③言語モデルの出力評価に特化したモデルPROMETHEUS 2 のご紹介

生成AI/LLM技術最新トレンド｜①言語モデル評価のベストプラクティスと、オープンソースライブラリ Language Model Evaluation Harness（lm-eval）を紹介 ②LLMによる財務諸表分析は人間のアナリストを超えるか？ ③LLMエージェントに世界知識モデルを導入する

生成AI/LLM技術最新トレンド｜①Grounding DINO 1.5 Pro/Edge公開 ②RAGの脆弱性について学ぶ ③LLMはファインチューニングによって新しい情報を得ることができるか？

AIを社会実装するためにデータサイエンティストができること

生成AI/LLM技術最新トレンド｜①ついに公開！新たな「GPT」「Gemini」の進化 ②話題のアーキテクチャ「KAN」のご紹介 ③AlphaFold3公開

生成AI/LLM技術最新トレンド｜①Llama3公開 ②RAGモデルの信頼性 ③AutoCrawlerのご紹介

データから帰ってきたシティポップの流行を探る

生成AI/LLM技術最新トレンド｜①OpenAIの日本法人開設②低コストで高性能のモデルを開発したMyShell社のJetMoE③合成データでLLMを学習させるベストプラクティス

2024年最新小売戦略「DX・GAX・EX」が創る顧客体験｜海外事例に見る成功の秘密 

ChatGPTで記述式アンケート解析がゼロコストに｜LLMを経営効果に変えた！東京電力エナジーパートナーの生成AI活用事例

生成AIのハッキング手法と対策（プロンプトベース）